大数据分析在精准扶贫审计中的应用,本文是关于精准扶贫论文范本和数据分析和精准扶贫审计和大数据分析类论文范本.
精准扶贫论文参考文献：
精准扶贫是党国务院的一项重大战略部署,是新时期党和国家扶贫工作的精髓和亮点,事关全面建成小康社会和巩固党的执政基础.做好精准扶贫审计工作,助力扶贫政策精准落实,是2020年现行扶贫标准下农村贫困人口全部稳定脱贫的重要保障,是当前一段时间各级审计机关的首要政治任务.
2017年,笔者参加了全省精准扶贫县级交叉审计,在审计过程中紧紧围绕数据的建档立卡贫困户精准识和扶贫政策的贯彻落实两个方面展开,通过运用大数据的采集、建立数据模型和数据对比分析,取得很好审计成果.
一、审计思路
采集行业部门信息数据,在大数据比对中寻查审计疑点,做到有的放矢.通过将该县扶贫办、财政局、民政局、住建局、组织部、人社局、局、教育局、国土局等部门提供的建档立卡贫困户信息表、财政供养人员信息表、公积金缴纳人员信息表、村两委及家庭成员信息表、五保金低保金发放明细表、贫困户小额贴息贷款信息表、教育助学学生和学生学籍信息表、异地扶贫搬迁信息表、人员注册死亡信息表、房产登记信息表等数据进行关联比对核实,检查精准贫困户的真实性,精准扶贫资金是否发放到位,扶贫政策是否落实到位等问题.
二、审计重点
在审计过程中,审计组采集上述各类信息表,整理生成标准表,通过巧妙运用数据比对筛查的方法,查找精准扶贫中存在的问题.
（一）运用大数据分析核实建档立卡贫困户精准识别方面存在的问题
将建档立卡贫困户信息表与房产、财政供养人员、房产登记、公积金缴纳等数据进行关联比对,查找出不应纳入对象的人员.通过对比分析发现该县建档立卡贫困户人员信息库中有31名在册公积金缴纳人员、13名在册财政供养人员,有27名贫困人员登记过不动产信息,建档立卡贫困户人员信息库有2343名贫困人员号错误（104名贫困人员号存在两两重复现象）,同时也存在大量贫困人员姓名错误（谐音字）现象.
（二）运用大数据分析核实兜底保障方面农村低保户和五保户相关政策是否落实到位
农村低保户大部分是建档立卡贫困户,农村五保户全部是建档立卡贫困户,加强农村低保户和五保户的规范管理,是精准扶贫的重要内容.
通过对该县农村低保、五保发放明细表、建档立卡贫困户人员信息库对比分析,发现有606名农村低保人员号错误, 33名五保人员号错误,P名五保人员无,有P0名五保户未包含在该县建档立卡贫困人员信息库中.
通过对该县2017年低保金、五保供养费发放明细和系统户籍注销人员信息对比,发现2017年有43名户籍已注销死亡人员继续领取低保补助金,多领取低保补助金105,532元,有3名户籍已注销死亡人员继续领取五保供养金,多领取供养金17,00元.
（三）运用大数据分析核实教育扶贫政策措施贯彻落实方面存在的问题
通过对该县在校学生学籍信息,职中、高中、初中、小学、学前贫困生助学明细表以及该县建档立卡贫困户人员信息库对比分析,发现该县2107年秋季在册学籍信息系统中有244名学生号错误,无户口学生50人：2016年有247名贫困户学生未得到资助,涉及金额418,750元. 2017年秋季学前贫困生中有35名未得到资助,涉及金额13,25元.
（四）运用大数据分析核实其他扶贫政策措施贯彻落实方面存在的问题
通过对将该县建档立卡贫困户人员信息库、培训贫困人员名册、易地扶贫搬迁明细表、贫困户小额信贷明细表对比分析,发现该县2016年、 2017年共有16名扶贫小额贴息贷款人员为非建档立卡贫困人员,2016年雨露计划培训贫困人员中有4名培训人员为非建档立卡贫困户, 2016年有PP户易地扶贫搬迁户为非建档立卡贫困户：该县教体局开发的4名扶贫公益专岗工作人员为非建档立卡贫困人员等问题.
三、审计程序
(一)提前谋划,采集多部门数据,构建数据分析平台
进行大数据分析,需要有平台、技术支撑和数据,审计开始前审计组讨论商定审计所需要电子数据,并建立采集电子数据目录,在审计初期安排专入负责数据采集工作,在采集过程中实行销号制,确保能够采集到审计所需所有数据.同时要求数据提供单位对数据的完整性和真实性进行承诺,保证数据的准确性.
（二）加强对数据的筛选整理,做到有的放矢
首先运用EX(EL宏功能对零散的电子表格进行合并,同时在保证数据完整性的情况下,尽量删除不必要的冗余数据,最终生成审计分析所用的标准表.
(三)理清分析思路、创建数据分析模型
依据审计内容、审计思路和标准表,创建数据分析模型,例如下图所示：
(四)精准分析,获取审计成果
在审计中,对数据分析疑点及早下达,及时核实.通过数据分析,共计发现核实20多个问题,取得很好审计成果.尤其通过将五保户信息表、低保户信息表与门提供的人员注销死亡信息进行比对,经核实发现2017年有43名户籍已注销人员多领取低保补助金105,532元, 3名户籍已注销死亡人员多领取五保供养金17,200元,以上共计122,732元已收回并上缴该县财政社保基金专户.
通过对在校学生学籍信息、贫困生助学明细表以及建档立卡贫困户人员信息库对比分析,经核实发现2016年有247名贫困户学生未得到资助,涉及金额418.520元,2017年秋季学前贫困生中有35名未得到资助,涉及金额13,125元,以上共计431,875元由教育部门责令相关学校及时补发到位.
(五)提出见解,协助建立贫困人员信息使用和管理制度的完善
针对该县在管理建档立卡贫困人员信息库中的各相关部门数据不衔接,信息进行不能共享,错误得不到及时修正的问题,我们及时提出了见解,并得到了采纳,该县形成了以县扶贫办总协调,各相关部门配合,定期开展数据对接联席会议制度,并督促该县建立了从建档立卡贫困人员信息数据录入、修正、删除以及审核人人负责、层层把关的各项严密内控制度,为高精准化的建档立卡贫困人员信息为核心,其他信息（如贫困户小额贴息贷款信息、教育助学学生信息、异地扶贫搬迁信息等）为辅助的精准扶贫数据体系,为精准扶贫脱贫工作打好坚实基础.
大数据分析在本次扶贫审计中取得较好的审计成果,但随着信息时代的继续发展,大数据时代也为审计工作带来了更大挑战,大数据扩展了我们的审计视野和监督深度,使审计工作在广度和深度上取得突破性跨越性的提升成为可能.因此,如何利用大数据及其有效的分析手段助推审计工作,是我们在今后工作中需要思考并努力实践运用的课题.
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